Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Transformer-based Hyper-parameter Optimization for Resource-constrained IoT Environments

論文の概要: Efficient Transformer-based Hyper-parameter Optimization for Resource-constrained IoT Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12237v2
Date: Wed, 1 May 2024 21:39:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 21:31:27.641694
Title: Efficient Transformer-based Hyper-parameter Optimization for Resource-constrained IoT Environments
Title（参考訳）: 資源制約型IoT環境における効率的なトランスフォーマーベースハイパーパラメータ最適化
Authors: Ibrahim Shaer, Soodeh Nikan, Abdallah Shami,
Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャとアクター批判型強化学習モデルTRL-HPOを組み合わせた新しいアプローチを提案する。その結果、TRL-HPOはこれらの手法の分類結果を同時に6.8%上回る結果となった。本稿では,資源制約環境下でのRLベースのHPOプロセスを改善するための新しい方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.72257571115249
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The hyper-parameter optimization (HPO) process is imperative for finding the best-performing Convolutional Neural Networks (CNNs). The automation process of HPO is characterized by its sizable computational footprint and its lack of transparency; both important factors in a resource-constrained Internet of Things (IoT) environment. In this paper, we address these problems by proposing a novel approach that combines transformer architecture and actor-critic Reinforcement Learning (RL) model, TRL-HPO, equipped with multi-headed attention that enables parallelization and progressive generation of layers. These assumptions are founded empirically by evaluating TRL-HPO on the MNIST dataset and comparing it with state-of-the-art approaches that build CNN models from scratch. The results show that TRL-HPO outperforms the classification results of these approaches by 6.8% within the same time frame, demonstrating the efficiency of TRL-HPO for the HPO process. The analysis of the results identifies the main culprit for performance degradation attributed to stacking fully connected layers. This paper identifies new avenues for improving RL-based HPO processes in resource-constrained environments.
Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(HPO)プロセスは、最も優れた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を見つけるために必須である。 HPOの自動化プロセスは、その巨大な計算フットプリントと透明性の欠如を特徴としている。本稿では,トランスフォーマアーキテクチャとアクタ・クリティック・強化学習(RL)モデルを組み合わせた新しい手法であるTRL-HPOを提案する。これらの仮定は、MNISTデータセット上でTRL-HPOを評価し、CNNモデルをスクラッチから構築する最先端のアプローチと比較することによって、実証的に構築される。 TRL-HPOは,HPOプロセスにおけるTRL-HPOの効率を実証し,これらの手法の分類結果を同時に6.8%向上させることを示した。この結果から, 完全に連結した層を積み重ねることによる性能劣化の主要因を同定した。本稿では,資源制約環境下でのRLベースのHPOプロセスを改善するための新しい方法について述べる。

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